大概用了一个月,Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了,以下是个人学习笔记,入门级别,权当总结.笔记难免有遗漏和误解,欢迎讨论. 鸣谢:中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记,在此深表感谢!…
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监督学习算法工作流程 h代表假设函数,h是一个引导x得到y的函数 如何表示h函数是监督学习的关键问题 线性回归:h函数是一个线性函数 代价函数 在线性回归问题中,常常需要解决最小化问题.代价函数常用平方误差函数来表示 代价函数就是用于找到最优解的目的函数,这也是代价函数的作用 ps:尽可能简化问题去理解一些抽象概念,如单一的参数变化等等 可以利用代价函数去寻找你拟合效果最好的假设函数的参数 当参数很多时,利用图表来寻找最小代价函数就变得比较复杂,故引出梯度下降法. 梯度下降法最小化任意代价函数J…
近日,在网易公开课视频网站上看完了<机器学习>课程视频,现做个学后感,也叫观后感吧. 学习时间 从2013年7月26日星期五开始,在网易公开课视频网站上,观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程(编号CS229)<机器学习>(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)(注:最早是在新浪公开课上发现的这门课,看了前几集没有字幕的视频.后来经由技术群网友的指引才找到网易,看到了全部翻译完的视频)…